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Improve the state-of-the-art in image registration for cardiac images by developing machine-learning techniques, with a specific

Improve the state-of-the-art in image registration for cardiac images by developing machine-learning techniques, with a specific
通过开发机器学习技术，提高心脏图像图像配准的最先进水平，并具有特定的
批准号：
2274702
负责人：
金额：
$0.0万
依托单位：
University of Sheffield
依托单位国家：
英国
项目类别：
Studentship
财政年份：
2019
资助国家：
英国
项目状态：
已结题
起止时间：
2019 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2274702
关键词：
Improvestateartimageregistration

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项目成果

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英文摘要
Cardiovascular diseases are one of the leading causes of deaths in the UK. Registration of cardiac images is an important preprocessing step for many diagnostic tools that identify these diseases. Manual image registration takes valuable time which medical professionals could instead use more productively. An automatic solution to registration would free up limited resources, increasing the efficiency of the NHS. The aim of this research is to develop an automatic or semi-automatic system to carry out this process, utilizing modern deep learning techniques
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Simulation and certification of the ground state of many-body systems on quantum simulators
  • 批准号：
    --
  • 项目类别：
    --
  • 资助金额：
    40万元
  • 批准年份：
    2020
  • 负责人：
    Abolfazl Bayat
  • 依托单位：
    电子科技大学
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  • 批准号：
    61701437
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    28.0万元
  • 批准年份：
    2017
  • 负责人：
    李欢
  • 依托单位：
    浙江大学
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  • 批准号：
    11174248
  • 项目类别：
    面上项目
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    75.0万元
  • 批准年份：
    2011
  • 负责人：
    王浩华
  • 依托单位：
    浙江大学